Python 메모리 관리는 간단합니다. 메모리 할당 및 할당 해제가 자동으로 수행되므로 메모리 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 메모리 관리 메커니즘 중 하나는 가비지 수집입니다. 가비지 컬렉션의 다양한 측면을 이해해 보겠습니다. 쓰레기 수집 프로그램이 더 이상 해당 메모리를 필요로 하지 않을 때 실행 중인 프로그램이 현재 사용하고 있는 공유 컴퓨터 메모리를 정리하는 프로세스입니다. 가비지 컬렉션을 사용하면 해제된 메모리를 다른 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 메모리 관리를 위해 파이썬에서 사용하는 두 가지 방법이 있습니다

데이터 분석에서 문자열을 숫자(int/float)로 변환해야 하는 경우가 있습니다. 각 문자열에 대해 고유한 정수 값을 할당하여 문자열 값을 구별할 수 있습니다. 이를 위해 CSV(쉼표로 구분된 값) 파일의 데이터를 사용합니다. 다음과 같은 CSV 데이터가 포함된 Excel 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. - 회사 산업 권장사항 HDFC 은행 재무 대기 아폴로 의료 구매 영웅 자동차 실적 예 은행 재무 대기 M&M 자동차 실적 포티스 의료 구매 마루티 자동차 저실적 위는 큰 데이터 세트의 몇 줄에 불과하므로

Python은 한 목록을 다른 목록에서 파생시키기 위한 간결한 구문을 제공합니다. 이러한 표현식을 목록 이해라고 합니다. 목록 이해는 Python에서 가장 강력한 도구 중 하나입니다. Python의 목록 이해는 함수형 프로그래밍 개념에 대한 언어 지원의 한 예입니다. Python 목록 이해는 항목 목록에 함수 또는 필터를 적용하는 매우 쉬운 방법입니다. 목록 이해는 올바르게 사용하면 매우 유용하지만 주의하지 않으면 읽을 수 없습니다. 구문 목록 이해의 일반적인 구문은 - [expr for element in iterable if

numpy 배열을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. Numpy는 ndarray를 1Darray로 변환하는 두 가지 방법을 제공합니다. 하나는 flatten() 메서드를 사용하는 것이고 다른 하나는 ravel() 메서드를 사용하는 것입니다. 예 #Import required library, numpy import numpy as np #create an array from a list arr = np.array( [ (2, 7, 3, 4), (5, 6, 9, 1)]) #flatten_output print(arr.flatten(

ndarrays의 인덱싱은 표준 파이썬 x[obj] 구문을 사용하여 수행할 수 있습니다. 여기서 x는 배열이고 obj는 선택 항목입니다. 세 가지 종류의 인덱싱을 사용할 수 있습니다. - 현장 액세스 기본 슬라이싱 고급 색인 생성 어떤 종류의 인덱싱이 있는지는 obj에 따라 다릅니다. 이 섹션에서는 기본 슬라이싱 및 고급 인덱싱에 주로 집중할 것입니다. 고급 인덱싱을 두 부분으로 나눌 수 있습니다 - 정수 배열 인덱싱 부울 인덱싱 기본 슬라이싱 슬라이싱의 Python 기본 개념은 기본 슬라이싱에서 n 차원으로 확장됩니

터미널에서 일부 텍스트를 컬러 모드로 표시하려면 Python 프로그래밍에서 이를 달성하는 여러 가지 방법이 있습니다. 파이썬 모듈 사용 1.termcolor 모듈:터미널에서 출력하기 위한 ANSII 색상 형식입니다. import sys from termcolor import colored, cprint text1 = colored('Hello, Tutorialspoint!', 'blue', attrs=['reverse', 'blink']) print(text1) cprint

파이썬 피클 모듈은 파이썬 객체 구조를 직렬화 및 역직렬화하는 데 사용됩니다. 모든 종류의 파이썬 객체(list, dict 등)를 바이트 스트림(0 및 1)으로 변환하는 프로세스를 산세 또는 직렬화 또는 병합 또는 마샬링이라고 합니다. (피클링을 통해 생성된) 바이트 스트림을 언피클링이라고 하는 프로세스를 통해 파이썬 객체로 다시 변환할 수 있습니다. Pickle을 선택해야 하는 이유:실제 시나리오에서 pickling 및 unpickling을 사용하면 한 서버/시스템에서 다른 서버/시스템으로 데이터를 쉽게 전송한 다음 파일이나 데

파이썬에서 디렉토리와 파일을 나열하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 디렉토리의 파일 나열 특정 경로에서 모든 파일 또는 디렉토리를 가져오는 가장 쉬운 방법 중 하나는 os.listdir() 메서드를 사용하는 것입니다. os.listdir(.)에서 osfor x 가져오기:print(x) 결과 위의 코드는 현재 작업 디렉토리의 파일 및 디렉토리 목록을 보여줍니다. 특정 디렉토리의 파일과 디렉토리를 나열하려면 절대 경로 이름을 전달하면 됩니다. os.listdir(rC:\Python\Python361\selenium):print(

데이터 보안에 대한 모든 IT 회사의 주요 관심사 중 하나입니다. 데이터를 투영하고 확인하기 위해 여러 해싱 기술이 있습니다. 해시란 무엇입니까 해시는 가변 길이의 바이트 시퀀스를 입력으로 받아 고정 길이 시퀀스로 변환하는 함수입니다. 그러나 원래 데이터(입력 바이트)를 다시 가져오는 것은 쉽지 않습니다. 예를 들어 x가 입력이고 f가 f가 해싱 함수인 경우 f(x)를 계산하는 것은 빠르고 쉽지만 x를 다시 얻으려고 시도하는 것은 매우 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 해시 함수의 반환 값을 해시, 체크섬, 해시 값 또는 메시지

데이터 보안에 대한 모든 IT 회사의 주요 관심사 중 하나입니다. 데이터를 투영하고 확인하기 위해 여러 해싱 기술이 있습니다. 해시란 무엇입니까 해시는 가변 길이의 바이트 시퀀스를 입력으로 받아 고정 길이 시퀀스로 변환하는 함수입니다. 그러나 원래 데이터(입력 바이트)를 다시 가져오는 것은 쉽지 않습니다. 예를 들어 x가 입력이고 f가 f가 해싱 함수인 경우 f(x)를 계산하는 것은 빠르고 쉽지만 x를 다시 얻으려고 시도하는 것은 매우 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 해시 함수의 반환 값을 해시, 체크섬, 해시 값 또는 메시지

우리는 프로젝트에서 샘플 데이터에 대한 난수를 생성하는 데 사용합니다. 나중에 테스트에 사용할 수 있고 빈 열을 채우거나 다른 많은 목적으로 사용할 수 있습니다. 중요한 것은 무작위 데이터를 생성해야 한다는 것입니다. 파이썬에는 무작위 데이터를 생성하는 다양한 방법이 있으며 우리는 이 기사에서 그 중 일부를 탐색할 것입니다 - Python random() 모듈 중요한 라이브러리 중 하나인 python과 함께 제공되는 것은 무작위이며 코드 전체에서 사용할 예정입니다. 코드에서 이 모듈을 사용하려면 가져오기만 하면 됩니다. 이제 사

Tkinter는 여러 GUI 앱을 만들 수 있는 Python의 GUI 라이브러리입니다. 여기서는 tkinter를 사용하여 텍스트 편집기와 같은 메모장을 개발합니다. 이 메모장에는 새 파일 생성, 기존 파일 열기, 파일 저장, 편집, 잘라내기 및 붙여넣기 등 모든 기능을 수행할 수 있는 메뉴가 있습니다. 전제 조건 Python이 설치되었습니다. Tkinter가 설치되었습니다. 참고 :tkinter는 python 3.x와 함께 표준 라이브러리로 제공됩니다. 메뉴 항목 추가: 메모장에는 파일, 편집, 명령 및 도움말의 네 가지

여기서는 파이썬을 사용하여 키로거를 개발할 것입니다. 그러나 그 전에 키로거가 무엇입니까? Keylogger는 키 입력을 모니터링하는 프로그램입니다. 이러한 키 입력은 로그 파일에 저장됩니다. 이 키 입력을 사용하여 사용자 이름 및 비밀번호와 같은 민감한 정보를 기록할 수 있습니다. 키로거를 생성하기 위해 pynput 모듈을 사용할 것입니다. 파이썬의 표준 라이브러리가 아니므로 설치해야 할 수도 있습니다. pyxhook 모듈 설치 - pip를 사용하여 pynput을 설치하겠습니다 - pip install pynput Requi

큰 IT 회사에서 일하고 있다면 두 웹사이트, 특히 Facebook, youtube, Instagram 등과 같은 소셜 네트워킹 사이트가 차단되었음을 알 수 있습니다. 타사 응용 프로그램을 사용하여 특정 웹 사이트를 차단하는 대신 선택한 웹 사이트를 차단하는 자체 사용자 지정 응용 프로그램을 개발할 수 있으며 Python에서 웹 사이트 차단기를 개발하는 것도 그렇게 어렵지 않습니다. 그것이 바로 우리가 원하는 웹사이트를 차단할 파이썬 스크립트를 개발하는 것입니다. 전제 조건: Python 3.x 설치 Python에 대한 기본

파이썬에서 암호화 해시 함수를 사용한 메시지 인증은 HMAC 메커니즘을 통해 달성할 수 있습니다. 비밀 공유 키와 함께 MD5, SHA-1과 같은 여러 반복 가능한 해시 기능과 함께 HMAC를 사용할 수 있습니다. 기본 아이디어는 공유 비밀 키와 결합된 실제 데이터의 암호화 해시를 생성하여 데이터를 보호하는 것입니다. 최종 결과는 비밀 키 없이 보내지지만 결과 해시는 전송되거나 저장된 메시지를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 구문 hmac.new(key, msg = None, digestmod = None) 새로운 hmac 객

유튜브 아시죠? 예, 특히 인도에서 가장 유명한 비디오 공유 웹사이트 . 대부분의 경우 동영상이 마음에 들어서 나중에/오프라인에서 확인하기 위해 해당 동영상을 다운로드하려고 합니다. 그런 다음 YouTube 웹 사이트에서 YouTube 동영상을 다운로드하는 youtube-downloader 앱을 보게 됩니다. 그러나 대부분의 앱에는 약간의 제한이 있거나(무료로 사용하는 경우) 비용이 듭니다. 그러나 YouTube 비디오를 다운로드하는 자체 프로그램을 만드는 것에 대해 생각해 본 적이 있습니까? 당신이 아니라면 파이썬 라이브러리를 사

Barrier는 단일 또는 다중 스레드가 활동 집합의 한 지점까지 대기하고 함께 진행하는 Python 동기화 기술 중 하나를 제공합니다. 장벽 객체를 정의하려면 threading. 배리어를 사용합니다. threading.Barrier(parties, action = None, timeout = None) 어디, 당사자 =스레드 수 action =스레드가 해제될 때 스레드 중 하나에 의해 호출됩니다. 시간 초과 =기본 시간 초과 값입니다. wait()에 대한 timeout 값이 지정되지 않은 경우 이 timeout

멀티스레딩 개념 멀티스레딩은 스레드의 단순한 구현으로 인해 거의 모든 최신 프로그래밍 언어, 특히 파이썬의 핵심 개념입니다. 스레드는 코드의 다른 섹션과 독립적으로 실행할 수 있는 프로그램 내의 하위 프로그램입니다. 스레드는 메모리와 같은 동일한 컨텍스트 공유 프로그램의 실행 가능한 리소스에서 실행됩니다. 단일 프로세스에서 여러 스레드를 동시에 실행하는 것을 멀티스레딩이라고 합니다. 스레드 구현을 위한 Python 멀티스레딩 모듈 프로그램에서 스레드를 구현하기 위해 파이썬은 두 개의 모듈을 제공합니다 - thread(pyt

aifc 모듈의 다양한 기능은 AIFF(Audio Interchange File Format) 및 AIFF-C 파일 읽기 및 쓰기를 지원합니다. AIFF 형식은 디지털 오디오 샘플을 파일로 저장하기 위한 것입니다. 최신 버전 AIFF-C에는 오디오 데이터를 압축하는 기능이 있습니다. 오디오 파일에는 오디오 데이터를 설명하는 여러 매개변수가 있습니다. 샘플링 속도 또는 프레임 속도:초당 사운드가 샘플링되는 횟수입니다. 채널 수:오디오가 모노, 스테레오 또는 쿼드로인지 나타냅니다. frame :채널당 하나의 샘플로 구

RGB 색상 모델은 삼원색의 이니셜을 따서 명명된 것으로 빨강, 초록, 파랑 ​​빛을 가하여 다양한 색상을 재현한 가색 모델입니다. RGB 색상 모델은 텔레비전 및 컴퓨터와 같은 전자 시스템에서 이미지를 표현하고 표시하는 데 사용됩니다. 인간의 색에 대한 인식을 기반으로 합니다. 색상 모델의 다른 대체 표현은 다음과 같습니다. YIQ:휘도, 색도(컴포지트 비디오 신호에서 사용) HLS:색조, 휘도, 채도 HSV:색조, 채도, 값 colorsys 모듈은 RGB 색상 모델과 다른 세 가지 좌표 시스템 간의 색상 값 변환을 위한